基于粒子群算法梯级水电站短期优化调度研究

基于粒子群算法梯级水电站短期优化调度研究

论文摘要

本文结合峰谷分时电价建立梯级水电站短期优化调度综合效益最大模型,应用改进粒子群算法对“水布垭-隔河岩-高坝洲”三级梯级工程进行短期优化调度实例计算,并对优化结果进行分析。文章的主要内容和成果如下:针对我国电力不足、峰谷电量差大、负荷利用率低等问题,提出了拉大峰谷价差、刺激用户移峰填谷和制定合理的分时制度等改革建议,并讨论峰谷电价的计算。粒子群算法具有算法简单,可调整参数少,易于实现等优点,但也存在自身的缺陷。第一个缺陷就是局部收敛问题,即收敛“早熟”现象;另一个缺陷是算法寻优求解后期的收敛速度缓慢,有时甚至近似于停滞状态。针对粒子群算法存在的后期收敛速度慢和易陷入局部最优等缺点,本文引入收缩因子和杂交算子对其进行改进。考虑发电效益和存水效益结合峰谷分时电价建立综合效益最大模型,该模型更接近实际,更能反映梯级水电站实际运行情况。应用改进后的粒子群算法对清江中下游三级梯级工程短期优化调度,分别采用传统优化模型和峰谷优化模型进行实例计算,结果表明应用改进后的粒子群算法求解梯级水电站短期优化调度问题在求解时间、求解精度上都得到了较满意的效果;实施峰谷电价,对于提高梯级水电站综合效益、合理利用水资源,同时缓解高峰期用电紧张局面具有更高的应用价值。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 1 绪论
  • 1.1 我国水电能源状况
  • 1.2 水电站优化调度研究状况及常用算法介绍
  • 1.3 峰谷电价下梯级电站短期优化调度问题的提出
  • 1.4 论文章节安排
  • 2 峰谷分时电价
  • 2.1 我国峰谷分时电价实施现状
  • 2.2 峰谷分时电价的计算
  • 2.3 实行峰谷分时电价的必要性
  • 3 粒子群优化算法
  • 3.1 粒子群优化算法
  • 3.2 改进粒子群算法
  • 4 梯级水电站短期优化调度的数学模型
  • 4.1 梯级水电站传统短期优化调度模型概述
  • 4.2 综合效益最大模型
  • 5 实例计算
  • 5.1 实例概述
  • 5.2 求解步骤
  • 5.3 计算结果及其比较分析
  • 6 总结与展望
  • 6.1 全文总结
  • 6.2 展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 附录 1 攻读硕士期间发表的学术论文
  • 相关论文文献

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